基于改进相似度的协同过滤算法研究

协同过滤利用邻居用户的偏好对目标用户的偏好进行推荐预测,相似度计算是其关键。传统的相似度计算忽略了用户共同评分项目数与用户平均评分的影响,以至于在数据稀疏时不能很好地度量用户间的相似度。提出了两个修正因子来改进传统相似度,同时改进了协同过滤算法,将其应用于电影推荐。仿真结果表明,在电影推荐中,基于改进后相似度计算的协同过滤算法能取得比传统算法更低的MAE值,提高了电影推荐质量。     

协同过滤中相似度算法研究进展

推荐算法通过历史数据发现用户的兴趣偏好,在数据资源中寻找用户的偏好信息,并对用户进行推荐。目前,推荐系统中的协同过滤算法在各领域应用广泛,由于数据稀疏性和冷启动,使得推荐质量有所下降,为提升推荐精度,有学者从相似度方向进行研究。总结了推荐系统中最广泛使用的协同过滤算法,以及推荐系统中常用的传统相似度算法;对比分析了基于Pearson相关系数的相似度、余弦相似度、修正的余弦相似度等的适用场景;从冷启动和数据稀疏等方面分析了相似度的研究现状,研究表明通过混合相似度计算用户相似性,提高了推荐质量。最后,总结了相关文献在改进后存在推荐效率低、复杂度增高的问题,在提高推荐精度和推荐效率方面对相似度改进进行了展望。     

基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐

协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高。     

Optimized collaborative filtering recommendation based on users' interest degree and feature

协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中.为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法.首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合.实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高.     

基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法

现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题.针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法.该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度构建效用函数,利用差分隐私指数机制在各子集中选择邻居集合,保护用户隐私;最后在邻居集合中选择出评分值最高的项目进行推荐.实验结果表明,该算法在保护用户隐私的同时,有效提高了推荐的精确度.     

使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。     

反映用户兴趣变化的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在的两个弊端:一是传统的相似性度量方法在评分矩阵稀疏的情况下很难准确地反映用户间的相似性,二是不能及时反映用户的兴趣变化,提出一种新的相似性计算方法。此方法把基于用户兴趣度的相似性度量与基于项目相似度的数据权重结合,形成一种考虑用户兴趣变化的相似性度量方法。实验结果表明,改进后的算法集成了上述两种方法的优点,对传统算法中存在的两个弊端进行了改善,在推荐准确度上有所提高。     

一种巴氏系数改进相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法中评分数据稀疏性及所造成推荐质量不高的问题,提出一种巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)改进相似度的协同过滤算法。在基于近邻协同过滤算法基础上,首先利用Jaccard相似性来计算用户间的全局相似性;其次使用巴氏系数获得评分分布的整体规律,并结合Pearson相关系数来计算其局部相似性;最后融合全局相似性和局部相似性得到最终的相似度矩阵。实验结果表明,该算法在稀疏数据集上获得更好的推荐结果,有效地缓解了评分数据稀疏性问题,提高了推荐的准确度。     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

一种改进Minhash的分布式协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容。衡量用户（资源）的相似性是协同过滤算法的核心内容,在数据量大的系统中,用户（资源）的相似性度量会面临准确性和计算复杂性等问题,影响到推荐效果。提出一种改进的协同过滤推荐算法,提取用户兴趣偏好的多值信息,运用改进Minhash算法度量用户相似性,并结合Mapreduce分布式计算,合理、高效地产生用户邻居,实现对用户的评分推荐。实验结果表明：改进算法能有效改善大数据集的推荐准确性并提高推荐效率,降低了推荐耗时。     

基于评分差异度和用户偏好的协同过滤算法

针对传统协同过滤推荐算法仅通过使用用户评分数据计算用户相似度以至于推荐精度不高的问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以用户评分的平均值作为分界点得出用户间的评分差异度,并将其作为权重因子计算基于评分的用户相似度;其次,依据用户项目评分和项目类别信息挖掘用户对项目类别的兴趣度以及用户项目偏好,并以此计算用户偏好相似度;然后,结合上述两种相似度加权产生用户综合相似度;最后,融合传统项目相似度和用户综合相似度进行评分预测及项目推荐。实验结果表明,相对于传统的基于用户评分的协同过滤推荐算法,所提算法在数据集下的平均绝对误差值平均降低了2.4%。该算法可在一定程度上提高推荐算法精度以及推荐质量。     

基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明, 提出的算法可有效解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题, 并显著地提高了算法的推荐精度。     

基于主题的Web文本聚类方法

在推荐系统中,为了在一定程度上减少用户评分数据稀疏对推荐效果的负面影响,提出了一种基于用户共同评分项目数和用户兴趣的协同过滤推荐算法。此算法将用户共同评分项目数和用户兴趣相似度相结合,使用户之间的相似度计算更加准确,为目标用户提供更好的推荐结果。仿真实验结果表明:所提算法比基于Pearson相似度计算方法的算法推荐效果更优,具有更小的平均绝对误差(MAE),表明了其有效性和可行性。     

基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在推荐质量不高的局限性,提出一种基于评分支持度的最近邻协同过滤推荐算法。该算法用调整后的共同评分次数动态调节相似度的值,以更真实地反映彼此间的相似性。然后计算目标用户和目标项目的最近邻集合及各自评分和支持度,根据评分支持度自适应调节基于目标用户和目标项目的评分对最终推荐结果影响的权重。与其他算法的对比实验结果表明,该算法能有效避免传统相似度度量方法存在的问题,从而提高了推荐质量。     

基于单值中智集的协同过滤推荐算法*

为缓解推荐系统中用户模糊评价带来的推荐准确性低的问题,构建基于单值中智集的协同过滤推荐模型.首先,构建用户—项目评分矩阵,划分用户评分等级,并将用户评分按照单值中智计算公式转换得到评分对应的真值隶属度、不确定值隶属度、非真值隶属度.然后,引入极端评价计算公式,将其作为极端评分惩罚系数,得到基于单值中智数分数的相似度计算公式.最后,结合杰卡德相关系数得到最终用户相似度.基于单值中智集的协同过滤推荐方法在公开数据集MovieLens上比较验证,实验结果发现融合单值中智集的方法在RMSE、MAE评价指标上均比其他方法有2％～3％的提升,能够有效提高推荐精度,更好地处理模糊问题.     

用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法

协同过滤算法是目前推荐系统中最普遍的个性化推荐技术。针对传统算法相似性度量方法不足的问题,提出了融合用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法。算法根据用户的评分项目信息来对项目进行类别划分,挖掘出用户对不同类别项目的喜爱关注程度;同时将基于时间的兴趣度权重函数引入项目相似度计算之中来进一步提高计算的精确度,最后将改进后的相似度计算方法融入到用户聚类方法中,用户聚类之后,其所在的类别将对用户推荐准确度产生极大的作用。实验结果表明,在Movielens-1k数据集上运行该算法,该算法在运行效率和精确度上都有所提高。     

协同过滤的相似度融合改进算法

针对传统协同过滤推荐在数据稀疏性条件下性能不佳的问题,在相似度计算上做出了优化,提出了一种基于项目类别和用户兴趣相似度融合的协同过滤算法,算法将相似度的计算分解为两个方面进行:用户-项目类别评分相似度和用户-项目类别兴趣相似度,将两者用合适的权值加以融合得到最终相似度,参与最终预测评分的计算.利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法进行对比.结果表明,基于项目类别和用户兴趣的协同过滤改进算法有效地缓解了数据稀疏性问题的影响,提高了推荐的准确性.     

融合正态分布函数相似度的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法的相似度量方法仅考虑用户间共同评分,忽略了用户间潜在共同评分项等信息量对推荐结果的影响。针对上述问题,设计了一种正态分布函数相似度量模型,此模型考虑了用户间的共同评分、共同评分项目数、以及用户的评分值,据此提出了融合正态分布函数相似度的协同过滤算法,该算法通过综合多种评分因素利用正态分布函数和修正的余弦相似度共同度量用户间的相似关系。实验结果表明,在两种数据集上与几种不同的推荐算法相比,该算法的相似度量方法提高了目标用户查找邻近用户集合的准确率,提高了系统的推荐质量。     

一种基于用户偏好的协同过滤推荐算法

In this paper, a collaborative filtering recommendation algorithm based on user preference is proposed. First of all, the user similarity is calculated according to the length of the longest common subsequence of different user interest sequences and the num- ber of common subsequences, and then the similarity obtained by this algorithm is weighted and mixed with the similarity obtained by traditional collaborative filtering recommendation algorithm. Project recommendation is completed based on mixed similarity and the possible project score by target users is predicted. Finally, by comparing the average absolute error MAE values of three rec- ommendation algorithms in three data sets of Ciao, Flixster and MovieLens 100K, it is proved that the proposed user collaborative filtering recommendation algorithm (XQCF) has improved the accuracy of the recommendation system.     

基于云模型的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高。为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究。然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数。最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法。实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值。